[코드스테이츠 PMB 8기] 기획자에게 요구하는 '데이터 분석 능력' 의미는 무엇일까?

*채용 요구사항*
사용자 데이터 분석 능력이 있는 분

 

요즘 PM.PO나 기획자 직무를 보면 자격요건 & 우대사항에 필수로 적혀있는 것이 '데이터 분석 능력'이다. 그럼 이것이 의미하는 바가 무엇일까? 단순히 데이터 분석 툴이나 명령어를 전문가처럼 다루거나 SQL 자격증이라도 요구하는 것일까?

 

이에 대한 본인 생각은 스킬이라는 것은 있으면 정말 좋지만 '필수'라고 생각하지는 않는다. 이에 대한 근거와 해석은 지금부터 데이터 분석 툴에 대한 내용과 직무 채용 공고를 직접 찾아보면서 이야기해 보고자 한다.

 

 

데이터 분석 툴과 개념

 

 

출처 - 패스트캠퍼스

현재 IT 산업이 발전하며 데이터 분석에 대한 관심도 성장하고 있다. 기업들은 보다 효율적인 데이터 분석을 위해 다양한 툴을 개발하고 사용자가 보다 편리하게 이용할 수 있도록 개선하고 있다.

 

데이터 툴은 위 이미지처럼 GA, SQL, 파이썬, R 등 전문가도 전부 알지 못할 정도로 다양하다. 그럼 PM이라면 이러한 분석 툴을 전부 사용할 줄 알아야 할까? 이에 대한 대답은 '전혀 그렇지 않다!'이다. 본인은 기획 직무를 희망하는 사람들이 이러한 고민을 하는 이유가 대부분의 PM 채용 공고에 '데이터 분석 능력'이라는 조건으로 인해 이러한 압박감을 조성한 것으로 생각된다.

 

 

 

오잉? 데이터 분석 능력이 필요하다는데
툴을 사용할 필요가 없다고요??

 

 

과연 기업에서 주장하는 '데이터 분석 능력'은 단순히 툴을 사용해서 데이터를 뽑아내는 방법을 요구하는 것일까? 본인은 그것보다는 PM으로서 데이터를 볼 줄 아는, 읽을 줄 아는 '능력'을 요구한다고 생각한다. 

이미지 사용 시 출처 남겨주세요 ><

이를 조금 더 쉽게 설명하기 위해 위 이미지를 직접 제작하였다. 예를 들어 본인 블로그에 다양한 유저들이 접속하고 어느 지점에서 이탈하는지 어떤 행동을 하는지 알고 싶을 것이다. 그러면 이것을 알기 위한 '도구'는 분석 툴이 될 수 있는 것이고, 툴을 통해 유저가 무엇을 하고 있는지를 알게 된 후에는 이들이 더욱 오래 머무르거나 다양한 콘텐츠를 볼 수 있도록 인사이트를 도출하는 것이 진정한 '데이터 분석'이라고 할 수 있다.

 

즉 데이터 분석 자체도 중요하지만, 데이터 분석이라는 단계를 거쳐 '이후에 어떤 가치를 만들어 낼 것인가?' 고민하는 것이 PM 역할이고 기업에서 요구하는 '데이터 분석 능력'은 이것을 의미하는 것으로 생각된다. 

 

 

'진정한' 데이터 분석 능력

 

 

그럼 앞서 이야기한 PM으로서 데이터 분석 능력을 성장시키기 위해 직접 데이터 분석을 하고 인사이트를 뽑아보려고 한다. 데이터 분석을 위한 '도구'는 구글 애널리틱스로 선택하고 현재 본인 블로그를 배경으로 분석하여 정말 간단하게 예시를 들어보겠다. 

 

CREATIVE OWNER BLOG G.A DATA

위 데이터 분석 결과는 현재 본인이 가지고 있는 블로그에 GA 코드를 넣고 약 90일간 데이터를 추출한 결과이다. (해당 데이터는 어디까지나 예시이고, 실제 인사이트 도출은 더 자세히 이뤄진다는 것을 미리 말씀드립니다!)

 

단적인 예를 들기 위해 현재 블로그에 유입되는 기기 별로 분류했다. 보다시피 총 3가지 기기로 분류된 것을 확인할 수 있고 가장 높은 사용자 수를 기록한 것은 'desktop'으로 보인다. 그럼 여기서 분석을 통해 얻은 인사이트는 단순히 어떤 기기가 더 많은 사용자가 유입되는지 알게 되었다는 게 전부일까? 본인은 여기까지만 분석한다면 이거는 '인사이트'라고도 할 수 없고 그냥 유치원 생이 글자를 읽은 수준이라고 생각한다.

 

즉 PM은 이러한 데이터 안에서 일반인이 보지 못하는 '무언가'를 찾아야 하고 여기서 얻은 인사이트로 추후 서비스나 제품을 개선해야 하는 것이 업무라고 생각한다.

 

 

인사이트 도출

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그럼 정말 간단하게 위 데이터에서 PM으로서 인사이트를 도출하자면 현재 desktop과 mobile 기기는 사용자 수가 크게 차이가 나지 않는다.  하지만 맨 우측에 있는 '평균 참여 시간'을 본다면 descktop 경우에는 8분 50초를 기록했지만, 모바일은 겨우 30초를 기록한 것을 볼 수 있다. 

 

과연 이것이 뜻하는 바는 무엇일까? 사람마다 바라보는 시각은 전부 다를 수 있지만, 본인이 찾은 인사이트는 현재 블로그 포스팅이 주로 PC 위주에 글 형식으로 구성되어 있기에 모바일 입장에서는 가독성이 떨어지고 글을 읽기 불편하기에 쉽게 이탈한다고 생각한다. (물론 데스크탑과 모바일은 접속 목적부터가 다를 수 있다.) 이렇게 본다면 PM으로서 현재 본인 블로그에 유입되는 모바일 유저가 콘텐츠를 시청하기 불편하니 콘텐츠 폼을 모바일에서도 읽기 편하게 개선하는 방향을 기획할 수도 있다. 

 

위 인사이트는 정말 간단한 데이터 분석에서 대략적으로 도출한 인사이트이기에 실무에서는 적용되지 않을 수도 있지만, 전체적인 맥락을 이해하기에는 좋다고 생각한다. 

 

 

실제 직무 공고 파헤치기! (feat. 뱅크 샐러드)

 

그럼 앞서 이야기한 데이터 분석 능력과 PM으로서 필요한 인사이트 능력을 토대로 실무에서 어떻게 활용되는지 추측해 보려고 한다. 정말 다양한 기업이 있고 회사마다 요구하는 요건이 다르지만 한 가지 예시를 통해 전체적인 맥락을 이해하려는 목적이 있기에 참고하길 바란다. 

출처 - 원티드 '뱅크샐러드' PM 직무 공고

위 사진은 실제 '뱅크 샐러드' PM 직무 자격요건이다. 요건을 보면 "데이터 분석, 추천 모델링에 대한 이해와 인사이트 보유"라고 기재해놨다. 이제는 앞서 설명한 것들을 이해했다면 "데이터 분석 툴" 사용 여부보다는 분석을 위한 '이해와 인사이트'를 강점으로 요구한다는 것을 이제는 이해할 수 있다. 

 

그렇다면 뱅크 샐러드는 과연 데이터 분석 툴로 무엇을 얻으려 하는 것일까? 앞에 예시를 든 것처럼 단순히 어느 기기가 참여율이 많은지 알아보려고 이렇게 데이터 분석 능력을 요구하는 것일까?

 

이에 대한 확실한 답은 사내 내부망을 접속하거나 본사 직원을 만나봐야 알겠지만 개인적으로 뱅크 샐러드 같은 금융 서비스는 '고객 여정' 데이터가 정말 중요한 서비스로 생각된다. 그렇기에 고객이 서비스에서 활동하는 모든 액션을 수집하여 고객이 어느 부분에서 문제를 느끼고 가치를 느끼는지 분석을 통해 데이터를 얻고 인사이트를 도출해야 된다고 생각한다.  이러한 과정 속에서 PM이라는 사람이 데이터를 통해 고객 문제 정의와 가치 창출을 도모하는 것이라고 생각하고, 이것이 뱅크 샐러드가 요구하는 PM의 핵심 자질이지 않을까 예상한다.

 

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데이터 분석의 핵심은 추출이 아닌 의사결정

 

 

앞서 PM으로서 데이터 분석 역량에 대해 알아보았지만 어디까지나 PM 직무 입장에서 설명한 것이고, 만약 본인이 데이터 분석가 같은 전문적인 영역에 해당된다면 해당 글 내용이 틀릴 수도 있다. 하지만 직무에 상관없이 한 가지 확실한 것은 우리가 데이터를 통해 얻고자 하는 목적이다.

 

우리가 기억해야 할 것은 데이터 추출은 '의사'를 결정하기 위한 하나의 수단일 뿐이다. 절대로 이것을 간과해서 안되고 분석 툴 실력에 대한 매너리즘에 빠져서도 안된다. 

 

툴은 하나의 도구다. 도구가 아무리 좋아도 사용 목적이 없다면 쓰레기가 되는 것이 현실이다. 본인도 PM으로서 수집한 데이터에서 어떤 가치를 뽑아낼 수 있는지에 집중하고 노력한다면 기업이 요구하는 진정한 '데이터 분석 능력'을 충족하는 게 아닐까 생각한다.

 

 

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관련 자료

https://media.fastcampus.co.kr/knowledge/data-science/data-tool-7/

https://m.blog.naver.com/sundooedu/221301384166